- 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领... 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领...
- 前言 在全面进入无线的时代，为了解决信息负载的问题，越来越多的推荐场景得到兴起，尤其是以列表推荐形式为主的信息流推荐。以手淘信息流为例，进入猜你喜欢场景的用户，兴趣常常是不明确的，用户浏览时往往没有明确的商品需求，而是在逛的过程中逐渐去发现想买的商品。而推荐系统在用户逛的过程中，会向客户端下发并呈现不同类型的商品让用户从中挑选，推荐系... 前言 在全面进入无线的时代，为了解决信息负载的问题，越来越多的推荐场景得到兴起，尤其是以列表推荐形式为主的信息流推荐。以手淘信息流为例，进入猜你喜欢场景的用户，兴趣常常是不明确的，用户浏览时往往没有明确的商品需求，而是在逛的过程中逐渐去发现想买的商品。而推荐系统在用户逛的过程中，会向客户端下发并呈现不同类型的商品让用户从中挑选，推荐系...
- 前言 在构建推荐系统的过程中，冷启动是我们要面临的一个很现实的问题，而除了加特征，加样本，加图谱，加规则，还有其他方法吗？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门... 前言 在构建推荐系统的过程中，冷启动是我们要面临的一个很现实的问题，而除了加特征，加样本，加图谱，加规则，还有其他方法吗？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门...
- 前言 本文介绍一下推荐系统的相关评测指标。推荐系统的数据指标分为两种。 （1）商业指标，即推荐系统的与最终交易额相关的指标。我们做推荐系统的目的是为了代替人工给用户推荐商品，提高效率，实现千人千面的用户体验，从而带来更多的交易额。商业指标包括曝光次数、商品的PV、商品的UV、商品支付人数、支付金额、支付件数，以及点击率（商品PV与曝... 前言 本文介绍一下推荐系统的相关评测指标。推荐系统的数据指标分为两种。 （1）商业指标，即推荐系统的与最终交易额相关的指标。我们做推荐系统的目的是为了代替人工给用户推荐商品，提高效率，实现千人千面的用户体验，从而带来更多的交易额。商业指标包括曝光次数、商品的PV、商品的UV、商品支付人数、支付金额、支付件数，以及点击率（商品PV与曝...
- 前言 所谓“物以类聚，人以群分”，基于用户的协同过滤算法就是基于这个原理来实现的。 你可能听过“啤酒与尿不湿”的故事：通过对一家超市的销售数据分析发现，有很多人在购买啤酒的同时又购买了尿不湿，这就是基于物品的协同过滤算法的案例。 读完本文你可以了解这两种算法的原理，并学会如何实现这两种算法。 &n... 前言 所谓“物以类聚，人以群分”，基于用户的协同过滤算法就是基于这个原理来实现的。 你可能听过“啤酒与尿不湿”的故事：通过对一家超市的销售数据分析发现，有很多人在购买啤酒的同时又购买了尿不湿，这就是基于物品的协同过滤算法的案例。 读完本文你可以了解这两种算法的原理，并学会如何实现这两种算法。 &n...
- 前言 在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括： 近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤； 个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎； ... 前言 在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括： 近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤； 个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎； ...
- 【推荐系统】⚠️手把手带你学推荐系统 2⚠️ 协同过滤 概述协同过滤基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤 对比 概述 推荐系统 (Recommender System) 是一个信息过滤... 【推荐系统】⚠️手把手带你学推荐系统 2⚠️ 协同过滤 概述协同过滤基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤 对比 概述 推荐系统 (Recommender System) 是一个信息过滤...
- 推荐系统评测 概述推荐系统的实验方法离线实验用户调查在线试验 评测指标用户满意度预测准确度评分预测TopN 推荐 概述 什么才是好的推荐系统? 这是推荐系统需要解决的首要问题... 推荐系统评测 概述推荐系统的实验方法离线实验用户调查在线试验 评测指标用户满意度预测准确度评分预测TopN 推荐 概述 什么才是好的推荐系统? 这是推荐系统需要解决的首要问题...
- 推荐系统 概述什么是推荐系统 工作原理个性化推荐系统的应用 概述 在研究图和涉及推荐系统之前, 了解上面是好的推荐系统至关重要. 什么是推荐系统 假设以下, 如果你想买牛肉干, 你... 推荐系统 概述什么是推荐系统 工作原理个性化推荐系统的应用 概述 在研究图和涉及推荐系统之前, 了解上面是好的推荐系统至关重要. 什么是推荐系统 假设以下, 如果你想买牛肉干, 你...
- 基于酒店文本描述来推荐相似酒店 import pandas as pd import numpy as np from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel from sklearn.feature_extraction.text import C... 基于酒店文本描述来推荐相似酒店 import pandas as pd import numpy as np from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel from sklearn.feature_extraction.text import C...
- 定义推荐系统 看一个预测电影评分的案例。 问题是：假设你在亚马逊工作，你需要让你的用户评价不同的电影。从0颗星到5颗星进行一个评定。前三部电影为爱情电影，后两部电影为动作电影 先看图中的列表，列表左侧表示电影的名称，这里我们可以看到一共有5部电影，和四个用户，这四个用户分别对这几部电影进行了一个评分，Alice非常喜欢前两部电影，他为前两部电影都打了满分5颗星... 定义推荐系统 看一个预测电影评分的案例。 问题是：假设你在亚马逊工作，你需要让你的用户评价不同的电影。从0颗星到5颗星进行一个评定。前三部电影为爱情电影，后两部电影为动作电影 先看图中的列表，列表左侧表示电影的名称，这里我们可以看到一共有5部电影，和四个用户，这四个用户分别对这几部电影进行了一个评分，Alice非常喜欢前两部电影，他为前两部电影都打了满分5颗星...
- 本代码应用movielens 的数据集，讲解如何利用深度学习构造推荐系统模型。推荐系统的目标函数有很多，比如推荐评分最高的，或者推荐点击率最高的等等。有时候我们还会兼顾推荐内容的多样性。在这里使用的是最根本的基于用户给内容打分的情形。这里的核心思想是对用户和内容建模，从而预测用户对未看过内容的打分。推荐系统进而会把预测的高分内容呈现给用户。 数据集下载链接 http... 本代码应用movielens 的数据集，讲解如何利用深度学习构造推荐系统模型。推荐系统的目标函数有很多，比如推荐评分最高的，或者推荐点击率最高的等等。有时候我们还会兼顾推荐内容的多样性。在这里使用的是最根本的基于用户给内容打分的情形。这里的核心思想是对用户和内容建模，从而预测用户对未看过内容的打分。推荐系统进而会把预测的高分内容呈现给用户。 数据集下载链接 http...
- 基于物品的协同过滤算法 目前业界应用最多的算法。 给用户推荐和他们之前喜欢的物品相似的物品。 其主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 ItemCF 可利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释。 ItemCF算法主要分为两步： 计算物品之间的相似度； 根据物品的相似度和用户... 基于物品的协同过滤算法 目前业界应用最多的算法。 给用户推荐和他们之前喜欢的物品相似的物品。 其主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 ItemCF 可利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释。 ItemCF算法主要分为两步： 计算物品之间的相似度； 根据物品的相似度和用户...
- 基于模型的协同过滤算法 本节介绍基于模型的协同过滤算法1在Top-N推荐中的应用。 核心思想是 通过隐含特征（latent factor）联系用户兴趣和物品 。 思路：对于某个用户，首先得到其兴趣分类，然后从分类中挑选其可能喜欢的物品。 上述基于兴趣分类的方法需要解决3个问题： 如何给物品进行分类？ 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度？ ... 基于模型的协同过滤算法 本节介绍基于模型的协同过滤算法1在Top-N推荐中的应用。 核心思想是 通过隐含特征（latent factor）联系用户兴趣和物品 。 思路：对于某个用户，首先得到其兴趣分类，然后从分类中挑选其可能喜欢的物品。 上述基于兴趣分类的方法需要解决3个问题： 如何给物品进行分类？ 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度？ ...
- 基于用户的协同过滤算法 基础算法 在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。 主要包括两个步骤。 找到和目标用户兴趣相似的用户集合 利用行为的相似度计算兴趣的相似度。 给定用户 u u u 和用户 v v... 基于用户的协同过滤算法 基础算法 在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。 主要包括两个步骤。 找到和目标用户兴趣相似的用户集合 利用行为的相似度计算兴趣的相似度。 给定用户 u u u 和用户 v v...
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